端末の読み上げ機能を使います。音声ファイルは保存しません。
【PR】本記事は広告を含みます。掲載している商品リンクはアフィリエイトプログラムを利用しています。
2026年11月9日、兵庫県豊岡市の城崎温泉で、何とも気になる事故が起きた。
一般客を乗せて運行を始めた自動運転バスが、初日に道路脇の石垣へ接触したというのだ。
報道によると、バスは向かってきた大型トラックを検知し、左側に寄ったところ、石垣に車体をこすってしまった。車内には観光客や市民など6人と、運行を担当するスタッフ2人の計8人が乗っていたが、幸いけが人はいなかった。
豊岡市は安全が確認されるまで運行を休止し、事故原因を調べることになった。
それにしても、一般客を乗せた初日に事故とは、何ともトホホな話である。
ただ、このニュースを見て私が気になったのは、韓国製のバスだったということよりも、もっと根本的な疑問だった。
「そもそも、この自動運転バスの頭脳は何だったのだろう？」
私は当初、AIではなく、あらかじめ組み込まれたプログラムによって走っているのではないかと考えた。
なぜなら、AIは大量の情報を処理し、複雑な状況でも優れた判断ができるものだと思っていたからだ。そんなAIなら、対向車を避けようとして石垣に接触するような事故は防げるのではないか。
そこで、実際に製造メーカーの技術資料を調べてみた。
すると、意外なことが分かった。
今回の自動運転バスに採用された技術には、AIが使われている。しかも、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれる技術まで利用されていたのだ。
ただし、ChatGPTのような会話型AIがハンドルを握っているわけではない。
今回使用されたのは、韓国のAutonomous a2z（オートノマス・エートゥーゼット）社が開発した「ROii（ロイ）」という自動運転車両である。
メーカーの公式資料によると、ROiiには周囲を監視する8台のカメラ、4台のLiDAR（ライダー）、5台のレーダーなどが搭載されている。
カメラは道路や周囲の物体を映像として捉える。LiDARはレーザー光を使って物体との距離や形を把握し、レーダーは電波によって周囲の物体との距離や動きを調べる。
これらの情報を組み合わせることで、車両は周囲の状況を把握しようとする。
人間でいえば、目から得た情報を頭の中で整理しているようなものだろう。
メーカーは、自動運転の基本技術を「認識・判断・制御」の3つに分けて説明している。
まず、カメラやセンサーによって、歩行者や自動車、障害物などを認識する。
次に、その情報から周囲の動きを予測し、どのように走行するべきか判断する。
最後に、その判断に従って車両の進行方向や速度を制御する。
さらに同社は、AIの深層学習を使ったカメラ技術や画像認識技術を公表している。
深層学習とは、大量のデータから特徴や規則性を学習する技術である。例えば、さまざまな自動車の画像を学習することで、初めて見る車両でも自動車として認識する能力を高められる。
ただし、AIが運転のすべてを担当しているとは限らない。実際の自動運転は、AIによる認識技術と、走行計画を立てるアルゴリズム、車両を制御するプログラムなどを組み合わせた仕組みである。
また、今回のROiiに搭載されたソフトウェアの詳細な構成やバージョンまで公表されているわけではない。そのため、どの判断にどのAI技術が使われていたのか、外部から完全に確認することはできない。
それでも、単純に決められた道順をなぞるだけの車両ではなく、周囲を認識しながら走る高度な自動運転システムであることは分かった。
では、なぜ石垣に接触したのだろうか。
今回の事故を考えるうえで興味深いのは、大型トラックを検知したあと、バスが左へ寄ったと報じられている点である。
つまり、自動運転システムはトラックという障害物に対応しようとしていた可能性がある。
しかし、対向車を避けることと、道路脇の石垣を避けることは別の問題だ。
人間の運転手なら、前から大型トラックが来て、左側にも十分な余裕がないと感じれば、無理にすれ違おうとせず、その場で停止するという判断もできる。
自動運転システムにも、そうした判断が求められる。
例えば、トラックの位置を正しく把握していても、自分の車体と石垣との距離を十分に見積もれなければ接触してしまう。
反対に、石垣までの距離を認識できていたとしても、走行経路の選択が適切でなければ事故につながる。
さらに、車両が計算した進路と実際の車体の動きとの間にずれが生じる可能性もある。
もっとも、これらは自動運転の仕組みから考えられる一般的な可能性にすぎない。今回の事故で実際にどこに問題があったのかは、まだ明らかになっていない。
ここで私が思い違いをしていたのは、「AIは判断能力が高い」ということと、「AIは判断を間違えない」ということを同じように考えていた点かもしれない。
AIは膨大な情報を素早く処理できる。しかし、周囲から得た情報が不十分だったり、想定していない状況に遭遇したりすれば、適切な判断ができないこともある。
そして、人間と違って、AIには常識や経験がそのまま備わっているわけではない。学習したデータや設計された仕組みによって、何を認識し、どのように判断するかが左右される。
だからこそ、自動運転にはAI以外の安全装置や制御技術も必要なのだろう。
ところで、今回の事故にはもう一つ気になる点がある。
実は、このバスには運行を監視する人間が乗っていたのだ。
今回の実証運行は「レベル2」と呼ばれる方式で行われていた。
自動運転には段階があり、レベル2ではシステムがハンドル操作や加減速を支援する一方、安全確認や運転の監視は人間が担う。
一方、将来の実用化が目指されているレベル4では、定められた条件の範囲内で、システム自身が運転に必要な対応を担う。
今回のROiiはレベル4に対応するシステムを搭載した車両だが、城崎温泉ではレベル2として運行されていた。
しかも、この車両には通常のハンドルがなく、必要な場合にはオペレーターがコントローラーを使って操作する仕組みだったという。
報道では、事故当時にオペレーターによる手動操作は行われていなかったとされている。
つまり、自動運転システムだけでなく、それを監視していた人間の対応も検証する必要がある。
ここで新しい疑問が生まれる。
「AIが間違った判断をしたとき、人間は本当に間に合うのだろうか？」
もちろん、今回の事故でオペレーターが異常を認識できたのか、介入する時間があったのかは分かっていない。人間が乗っていたという理由だけで、その人に責任があると決めつけることはできない。
しかし、普段は機械が運転し、人間は必要なときだけ操作を引き継ぐという仕組みには、難しさがある。
常に自分で運転している場合と、機械の動きを監視して突然操作を引き継ぐ場合では、人間に求められる集中力や反応が異なるからだ。
それなら、AIが危険だと判断した時点で、無理に走行を続けず、安全に停止する仕組みを徹底することも重要ではないだろうか。
では、今回の実証実験そのものが失敗だったのか。
私は、必ずしもそうとは言い切れないと思う。
豊岡市が今回の実証運行を行った背景には、地域の移動手段を維持するという目的がある。地方ではバスの運転手不足や公共交通の維持が課題になっており、自動運転は将来の解決策として期待されている。
城崎温泉のように、観光客や歩行者、一般車両が行き交う道路を安全に走れるのかを確かめることも、今回の実証実験の目的だった。
実際の道路で課題を発見し、改善につなげることは技術開発に欠かせない。
ただし、一般客を乗せる以上、「実験だから事故が起きても仕方がない」という説明では済まされない。
実証実験にも、安全を確保する責任はある。
今回、けが人がいなかったのは幸いだった。しかし、もし接触した相手が石垣ではなく歩行者だったとしたら、結果は違っていたかもしれない。
だからこそ、事故原因を丁寧に調べ、何が認識され、どのような走行経路が選択され、なぜ接触を防げなかったのかを明らかにしてほしい。
そして、その結果を次の技術改良と安全対策につなげる必要がある。
今回のニュースから、自動運転の頭脳について調べてみると、思っていた以上に複雑な仕組みが使われていることが分かった。
AIにカメラ、LiDAR、レーダー、位置情報、制御コンピューター。これだけの技術を組み合わせても、道路を安全に走ることは簡単ではない。
考えてみれば、人間の運転も同じだ。
前を見て、周囲を確認し、危険を予測し、ときには立ち止まる。その一連の判断を、私たちは日常的に行っている。
AIに運転を任せるということは、人間が当たり前のようにしている判断を、機械に再現させようとすることなのかもしれない。
今回の「自動運転トホホ話」は、運行初日の接触事故という、少し残念な出来事から始まった。
しかし、調べれば調べるほど、単なる笑い話ではなくなってきた。
AIは人間より優れた判断をすることがある。それでも、すべての状況で正しいとは限らない。
そして、AIを信頼するということは、何もかも安心して任せることではなく、その能力と限界を理解することなのだろう。
今回の事故で、本当に問われているのはAIが賢いかどうかだけではない。
そのAIを、どんな環境で、どんな安全対策とともに使うべきなのか。
自動運転が人間に代わる日を考えるなら、まずは「危険なときに、きちんと止まれること」が何より大切なのではないだろうか。
石垣への接触は、AIによる未来の交通に残された課題を、私たちに教えてくれたのかもしれない。
自動運転の頭脳は、いったいどんな仕組みになっているのでしょうか。AIやセンサー、車両制御など、自動運転を支える技術についてもっと知りたい方には『トコトンやさしい自動運転の本 第2版』もおすすめです。
